Januar 2025 - 2025 - das Jahr der KI-Agenten?
Künstliche Intelligenz, GenAI, LLM
Branchengröße wie IBM oder McKinsey sehen in KI-Agenten einen der wichtigsten Trends für das Jahr 2025. Was steckt dahinter? Mit Multi-Agent-Systemen, in denen mehrere spezialisierte KI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten, eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten für die Automatisierung und Lösung komplexer Probleme. Technologien wie AutoGen von Microsoft zeigen eindrucksvoll, wie diese Agenten in einem gemeinsamen System kommunizieren, lernen und agieren können, um den Menschen nicht nur zu unterstützen, sondern ganze Prozesse zu übernehmen.
Wie funktionieren KI-Agenten und wie können Unternehmen davon profitieren?
KI-Agenten sind eigenständige kleine Programme oder Algorithmen, die autonom Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und mit ihrer Umgebung oder anderen Agenten interagieren können. Das Zusammenspiel von vielen Agenten mit unterschiedlichen Aufgaben kann bei der Automatisierung komplexer Arbeitsprozesse unterstützen.
Ein Beispiel dafür ist Microsofts AutoGen. AutoGen ist ein Multi-Agent-Framework, das es ermöglicht, mehrere KI-Agenten miteinander zu verbinden, damit sie gemeinsam eine Aufgabe lösen.
Wie funktioniert das im Detail?
- KI-Agenten arbeiten zusammen.
Die Grundidee eines Multi-Agent-Frameworks ist, dass nicht nur eine KI arbeitet, sondern mehrere gleichzeitig. Jeder dieser Agenten hat eine bestimmte Rolle oder Aufgabe. Sie kommunizieren untereinander über einen gemeinsamen Chat – ähnlich wie Menschen in einer Gruppenunterhaltung.
- Fragen und Antworten in mehreren Schritten.
Manche Aufgaben sind zu komplex, um sie in einem Schritt zu beantworten. Deshalb arbeiten die Agenten in AutoGen in mehreren Schritten und "hinterfragen" ein Problem immer wieder neu, bis sie eine gute Lösung finden. Diese Technik nennt man „Chain-of-Thought“-Prompting (CoT). Mit jedem Interaktionsschritt wird die Qualität der Antwort besser.
- Automatisierung durch Multi-Agent-Framework.
Das Besondere an einem Multi-Agent-Framework wie AutoGen ist, dass diese Zusammenarbeit zwischen den Agenten automatisiert wird. Die Agenten kommunizieren und arbeiten miteinander, ohne dass ein Mensch ständig eingreifen muss. Das spart viel Zeit und ermöglicht es, komplexe Probleme effizient zu lösen.
Wie können Multi-Agent-Systeme in der Praxis in Unternehmen eingesetzt werden? Einige Beispiele:
- Kundenservice und Support Ein Natural Language Agent analysiert die Kundenanfrage, ein Knowledge Base Agent sucht passende Lösungen, und ein Response Agent formuliert die Antwort an den Kunden.
- Marketing und Kampagnenmanagement Ein Data Analysis Agent wertet Kundendaten aus, ein Content Agent generiert zielgerichtete Werbeinhalte, und ein Performance Agent überwacht und optimiert die Kampagnen.
- Wissensmanagement und interne Kommunikation Ein Knowledge Agent strukturiert Dokumente, ein Training Agent erstellt Schulungsmaterial, und ein Chat Manager Agent beantwortet interne Anfragen von Mitarbeitenden.
- Datenanalyse und Berichterstattung Ein Data Collection Agent sammelt relevante Daten, ein Analysis Agent erstellt Mustererkennungen, und ein Visualization Agent präsentiert die Ergebnisse.
Fazit
Multi-Agenten-Systeme bieten die Möglichkeit, völlig neue Arten von Anwendungen zu entwickeln, die durch die Zusammenarbeit und Kommunikation der Agenten entstehen. Der Mensch kann dabei eine Rolle spielen und die Prozesse überwachen, muss aber nicht zwangsläufig eingreifen. So können komplexe Aufgaben effizient gelöst werden, indem die KI-Agenten selbstständig miteinander interagieren und sich Schritt für Schritt der besten Lösung nähern.